道路行程时间预测及可视化研究

发布时间：2021-09-17 11:00

　　随着城镇化进程的发展以及汽车保有量的不断增加,交通拥堵已经成为全世界面临的重要问题。道路行程时间预测不仅可以用来高效的管理城市路网,还有助于人们合理的安排出行时间及出行路线,节能减排,是智慧交通领域中有重要意义的研究课题。本文首先从时间和天气这两个主要影响因素出发分析道路行程时间的分布特性,使用速度动态相对偏移率评价道路拥堵状况,挖掘道路拥堵状况的时变规律及异常道路,建立了道路交通状况的时间序列预测模型,进而估算道路行程时间。在阿里云提供数据集上的实验结果表明,本文构建的基于时间和天气的预测模型具有显著的预测效果。其次,为了更加直观的呈现路网交通状况及行程时间预测结果,本文还开展了车辆轨迹及路网态势的可视化研究。尤其是针对电子地图难以实时高效地显示大量点数据的问题,本文设计实现了一种针对电子地图中高效显示大量点数据的采样算法及框架。最后,基于B/S架构设计实现了道路行程时间分析、预测及可视化的原型系统。综上所述,本文为道路行程时间建立了考虑天气影响系数的时间序列预测模型以及可视化原型系统,来解决城市交通拥堵问题,并且挖掘了异常道路。还解决了电子地图高效显示大量点数据的问题。 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

人工神经网络示意图

图 2-3 中国互联网星际图从本质上讲可视化技术是一种提供给用户泛型视觉效果的技术[36]，它主要借助于一些可视化工具来表达这种视觉效果。目前比较流行的可视化工具包括 ECharts.js 和 D3.js 等[37]。ECharts.js 是一种由百度 EFE(Excellent Front End)数据可视化团队所开发的可视化工具，它兼容目

图 3-15 2016 年 3 月份整个路网拥堵状态时变图3.4.2 聚类分析挖掘异常路段道路拥堵情况是受上下游路段影响的，也会影响到其上下游路段的拥堵情况。当道路畅通时，会减少上下游路段在下一时刻的通行压力；当道路拥堵时，会增

【参考文献】：
期刊论文
[1]聚类方法综述[J]. 金建国.  计算机科学. 2014(S2)
[2]大数据可视分析综述[J]. 任磊,杜一,马帅,张小龙,戴国忠.  软件学报. 2014(09)
[3]TOP50+5大数据可视化分析工具[J]. 谢然.  互联网周刊. 2014(17)

硕士论文
[1]基于中观仿真的动态交通参数标定技术及路网运行状态评价体系[D]. 滕怀龙.北京交通大学 2007



本文编号：3398584